####### Maurcio Takashi Coutinho Watanabe #######  Exerccio 7


#### Altura na infncia e na vida adulta
h.dois <- c(39,30,32,34,35,36,36,30)
h.adulto <- c(71,63,63,67,68,68,70,64)
regr <- lm(h.adulto~h.dois)
anova(regr)
summary(regr)  # Sim, h uma relao significativa entre a altura na infncia e na idade adulta. Isso pode ser verificado conferindo o valor do p-value.
# Plotando os dados
adu.cr <- h.dois*2
adu.cr
regr.cr <- lm(adu.cr~h.dois)
plot(h.adulto~h.dois,xlim=c(20,50),ylim=c(30,85))
abline(regr,col="green",lwd=2)
abline(regr.cr,col="gray",lwd=2)
#
confint(regr)
confint(regr.cr)
coef(regr.cr)
coef(regr)
# Esses resultados no corroboram a hiptese do senso commum.  s comparar o intercepto e a inclinao dados pelo confint (a funo coef tambm pode auxiliar).
# Como os valores da inclinao esto numa faixa de apr. 0.6094 e 1.2476 num intervalo de 95%. Que  diferente da inclinao do modelo da crena que  2.



#### Siriemas e carcars
# ajustando os dados
getwd()
setwd("C:/Users/Maurcio/Documents/aula7")
aves <- read.csv("aves_cerrado.csv", header=TRUE, sep=";")
aves
head(aves)
tail(aves)
str(aves)
summary(aves)
aves$urubu[is.na(aves$urubu)] <- 0
aves$carcara[is.na(aves$carcara)] <- 0
aves$seriema[is.na(aves$seriema)] <- 0
aves$fisionomia[aves$fisionomia=="ce"] <- "Ce"
aves$fisionomia <- factor(aves$fisionomia, levels=c("CL","CC","Ce"))
aves
summary(aves)
#1) Para avaliar se o n de avistamentos de seriema  afetado pelo n de carcars avistados pelas fisionomias amostradas
loc.ce <- lm(aves$seriema[aves$fisionomia=="Ce"]~aves$carcara[aves$fisionomia=="Ce"])
loc.cc <- lm(aves$seriema[aves$fisionomia=="CC"]~aves$carcara[aves$fisionomia=="CC"])
loc.cl <- lm(aves$seriema[aves$fisionomia=="CL"]~aves$carcara[aves$fisionomia=="CL"])
summary(loc.cl)
summary(loc.cc)
summary(loc.ce)
# No h relao entre o n de avistamentos de seriema e carcars para as fisionomias CL, CC e Ce tendo em vista os valores do p-value
#encontrados, sendo 0.1045, 0.6454 e 0.2446 respectivamente.

#2)
anova(lm(seriema~fisionomia, data=aves))
anova(lm(carcara~fisionomia, data=aves))
# Analisando os valores de Pr obtidos na funo anova podemos verificar que no h uma relao entre o n de avistamentos de seriemas nas diferentes fisionomias,
# pois a hiptese nula no foi rejeitada (Pr=0.518), j entre os carcars fica evidenciado uma relao entre o n de avistamentos nas diferentes fisionomias, o que pode
# ser confirmado pelo baixo de Pr, rejeitando a hiptese nula.



### Resduos de ris
iris
head(iris)
iris.mod <- data.frame(iris$Sepal.Length, iris$Sepal.Width, iris$Petal.Length, iris$Petal.Width, iris$Species[iris$Species=="setosa"])
iris.mod
names(iris.mod) <- c("sep.compr","sep.larg","pet.compr","pet.larg", "especie")
iris.mod
ajuste.iris <- lm(log(sep.larg)~log(sep.compr), data=iris.mod)
par(mfrow=c(2,2))
plot(ajuste.iris)
abline(ajuste.iris, col="violet",lwd=2)
anova(ajuste.iris)
summary(ajuste.iris)
coef(ajuste.iris)
confint(ajuste.iris)
# No h uma relao entre a largura e o comprimento da spala tendo em vista o valor obtido p/ p-value de 0.174

#Descontando o efeito do comprimento da ptala
compr.res <- residuals(lm(sep.compr~pet.compr,data=iris.mod))
larg.res <- residuals(lm(sep.larg~pet.compr,data=iris.mod))
anova(lm(compr.res~larg.res))
# Descontando os resduos causados pelo efeito do comprimento da ptala, podemos verificar um Pr significativo, muito prximo de zero, 
#o que nos leva a afirmar que o comprimento e a largura das spalas esto relacionadas.